T-S norm FNN controller based on hybrid learning algorithm

Aiming at the problems that fuzzy neural network controller has heavy computation and lag,a T-S norm Fuzzy Neural Network Control based on hybrid learning algorithm was proposed.Immune genetic algorithm (IGA) was used to optimize the parameters of membership functions (MFs) off line,and the neural network was used to adjust the parameters of MFs on line to enhance the response of the controller.Moreover,the latter network was used to adjust the fuzzy rules automatically to reduce the computation of the neural network and improve the robustness and adaptability of the controller,so that the controller can work well ever when the underwater vehicle works in hostile ocean environment.Finally,experiments were carried on " XX" mini autonomous underwater vehicle (min-AUV) in tank.The results showed that this controller has great improvement in response and overshoot,compared with the traditional controllers.     

堤坝检测水下机器人运动控制系统的研究

堤坝检测水下机器人是为查找江、河、湖、海中各种堤坝的裂缝、破损等质量问题而设计的开架式水下机器人.文中介绍了堤坝检测水下机器人的运动控制系统,详细讨论了自动扫坝控制过程的运动控制算法和基于船位推算的导航方法.在综合考虑垂向和纵向自由度的运动能力的基础上,利用S面控制算法设计了运动控制器,使得水下机器人能够在垂向和纵向运动上取得协调,从而跟踪指定的路径.采用强跟踪卡尔曼滤波进行船位推算,解决了系统的导航问题.最后通过外场试验验证了整个运动控制系统的可行性和可靠性.     

应用PSO和SVM的水下航行器黑箱建模

随着新型水下航行器不断涌现,现有水下航行器数学模型已难以与实际模型吻合.为更好了解新型水下航行器实际模型以及预测新型水下航行器运动,提出应用粒子群(particle swarm optimization,PSO)参数寻优和支持向量机(support vector machine,SVM)的水下航行器黑箱建模方法.首先根据水下航行器的运动状态信息和推进器力,应用支持向量机构造出之间的非线性映射关系,然后通过粒子群智能优化算法获得支持向量机的最佳参数组合,进而实现水下航行器的黑箱建模,最后根据推进器力是否时变,分别以新型四旋翼水下航行器的两种空间运动进行实验验证,并以均方根误差作为空间运动预测结果的评价标准.试验结果表明,基于粒子群参数寻优和支持向量机所构建的水下航行器黑箱模型对空间运动预测具有较小的均方根误差,空间运动预测结果与实际运动基本一致,所建黑箱模型与实际模型基本吻合,能有效预测水下航行器运动状态.     

Study on the trajectory prediction curves of supercavitating vehicle

In order to understand the laws of motion for supercavitating vehicle better, simplified equations for longitudinal motion of supercavitating vehicle were derived. Then the corresponding simulation software for trajectory of supercavitating vehicle was programmed, by which the theoretical predicted trajectories of the supercavitating vehicle at different velocities were obtained. It was found that the predicted trajectories at low speed and without cavitation on the vehicle in theory agreed well with those in experiments, and the theoretical predicted trajectories at high speed and with supercavity on the vehicle correctly reflected the motion laws of the supercavitating vehicle. The influences of various parameters of cavitator and rudder on the underwater trajectory were compared and analyzed, which can provide a guide for the design of hydrodynamic distribution and gross parameters of the supercavitating weapons.     

水下超高速航行体的动力学建模及控制问题研究

水下超高速航行体的全部或大部分表面被空泡包裹,只有小部分与水接触.空泡的包裹一方面使航行体的阻力显著降低以达到高速航行的目的,另一方面又改变了航行体所受流体动力及其力矩的平衡方式,给超高速水下航行体的建模和控制带来了很大难度.该文采用空化器和尾部控制面联合控制方法,建立了水下超高速航行体纵向运动的动力学及控制模型.利用鲁棒性极点配置算法设计控制器并对该系统进行了仿真分析.分析结果表明,该控制方法能够明显改善超高速航行体系统的动态稳定性和可控品质,为进一步研究水下超高速航行体的动力学控制问题提供了一定的理论依据.     

A kind of biomimetic control method to anthropomorphize a redundant manipulator for complex tasks

It is an urgent problem for robots to operate complex tasks with some unknown motion mechanisms caused by the strong coupling of force and motion. However, humans can perform complex tasks well due to their natural evolution and postnatal training. A novel biomimetic control method based on a human motion mechanism with high movement adaptability is proposed in this paper. The core is to present a novel variable-parameter compliance controller based on human operation mechanisms with an action-planning method derived from optimization by human motion, and the main contribution is to change the parameters of compliance controller according to human operating intention synchronized with humanoid motion; this change could establish a humanoid map between the force and motion for a seven degree-of-freedom redundant manipulator to deal with the unknown motion mechanism in complex tasks, so the redundant manipulator can operate complex tasks with high performance. Sufficient experiments were performed, and the results validated the effectiveness of the proposed algorithm.     

一种基于免疫遗传的TSP求解方法

为了更有效的求解旅行商问题(TSP),利用遗传算法与免疫算法各自的特点以及二者的共性提出了一种新的优化方法——免疫遗传算法,在本算法中采用抗体浓度调节机制并引入能量函数来求解TSP问题。给出了求解TSP问题的抗体、抗原、抗体浓度以及能量函数的数学表示,描述了该算法求解TSP的具体实现过程。仿真实验结果表明该方法在解决同类问题时比传统人工神经网络、遗传算法以及单一免疫算法取得了更短路径和更快的收敛。     

Maneuverability simulation of a mini autonomous underwater vehicle

In order to simulate the under water motion of a mini autonomous underwater vehicle( AUV) and an- alyze its maneuverability,the dynamical characteristic of the mini AUV was researched. The 6-DOF motion equations were founded. Through model experiment with accessory bodies,the hydrodynamics of AUV body including resistance,main inertial and viscous hydrodynamic coefficients was obtained. The hydrodynamics of rudders was gained through theoretical calculation. Simulation computation of the vehicle was carried out through numerical integration of the motion equations. A motion simulation system was constructed. Four typical maneuvers in horizontal and vertical planes were simulated and the maneuverability of the mini AUV was forecasted. The simulation results reflect the basic motion characteristic of mini AUV and validate the feasibility and correctness of the whole system. The simulation system can be a testing platform for the design and debugging of motion controller and an effective tool for the development of AUV.     

舵桨联合操纵的自主式水下机器人运动控制

针对水下机器人舵桨切换操作时,由于控制输出突变而导致系统振荡甚至发散的现象,提出一种切换函数平滑指令输出;同时考虑到高速航态下,纵向速度对其他自由度运动的耦合影响,提出一种基于运动补偿的改进S面控制方法.该方法S面控制器结构简单、参数易于调整,解决了S面控制器在水下机器人高速航行下控制效果较差的问题.利用李雅普诺夫函数对该控制器进行了稳定性分析,将其应用于舵桨联合操纵的水下机器人的运动控制.速度控制、艏向控制及深度控制,试验结果验证了该方法在水下机器人运动控制中应用的可行性.     

一种联翼式水下滑翔机外形优化设计方法

为增大传统水下滑翔机的升阻比,提高水下滑翔机的运动性能,将航空领域先进的联翼布局与传统水下滑翔机相结合,提出了一种新型的联翼式水下滑翔机,并通过外形优化设计使得联翼式水下滑翔机具有更优的升阻特性.首先,对水下滑翔机主体进行数值仿真模拟,将得到的结果与试验数据进行对比,验证了数值模拟方法的有效性.其次,运用CFD仿真软件比较分析了正交错、负交错和联尾翼3种联翼布局外形的升阻特性,选择升阻比最大的正交错布局作为水下滑翔机的初始外形.然后采用描形参数化方法,建立了联翼式水下滑翔机外形的参数化模型.最后,以最大化升阻比为优化目标,构建Kriging代理模型并采用EGO算法对联翼式水下滑翔机外形进行了优化设计.研究结果表明:优化后的联翼式水下滑翔机外形相比于初始外形,升阻比提高了18.42%;相较于传统水下滑翔机,升阻比提高了23.45%,从而验证了联翼式水下滑翔机具有更优异的升阻特性.本文的研究成果为提高水下滑翔机的滑翔性能提供了一种新思路和途径.     

水下高速运动体运动稳定性的分叉分析

为保证水下高速运动体能在高速时稳定运动,使用分叉法确定其稳定运动的范围和条件.通过对运动体受力和超空泡特性进行分析,建立了水下高速运动体的纵向运动模型,采用分叉法求系统分叉点来确定模型稳定运动的范围,使用数值仿真对水下高速运动体的运动进行分析,提出了对分叉点位置进行控制的方法.仿真结果表明,建立的水下高速运动体的纵向运动模型符合运动体的实际运动规律,在分叉点处模型的运动特性产生突变,系统分叉点位置可以进行有效控制.证明了分叉分析法能够准确判定保证水下高速运动体稳定运动的空化数范围,并且其范围可控.     

水下机器人运动规划中多目标遗传算法的选择方法

为探讨多目标遗传算法的选择方法对优化结果的影响,本文以水下机器人为对象,对多目标遗传算法的选择方法进行了分析和研究,提出了变权重系数法并对选择公式进行了修正,以水下机器人“Twin-Buger”为对象,进行运动规划的算例验证了本文所提出方法的有效性和可行性。     

Design of Novel S-plane Controller of Autonomous Underwater Vehicle Established on Sliding Mode Control

本文在深入分析智能水下机器人（AUV）数学模型的条件下,权衡考虑了AUV的纵向速度对其他自由度产生的耦合影响,同时探讨了它自身所受剩余浮力与恢复力矩的影响,据此提出了一种基于滑模变结构的新型S面控制器。该控制器在保持普通S面控制器结构简单、参数易于调节的优点基础上,可克服AUV高速航行时采用普通S面控制器控制效果不佳的缺点;引入李雅谱诺夫函数开展控制器的稳定性分析,并将基于滑模变结构的新型S面控制器成功应用在AUV-X的基础运动控制上。开展了与普通S面控制器的对比试验,完成了试验结果对比分析,验证了文中提出的基于滑模变结构的新型S面控制器在AUV基础运动控制方面的有效性及可行性。

     

超空泡高速航行体动力学建模与控制设计

为了研究超空泡航行体的动力学建模和控制问题,根据空泡膨胀独立性原理,研究了空泡的记忆效应及其对空泡形态的影响,详细计算了超空泡航行体各部分所受的流体动力,计算过程中还考虑了空化器的定向效应和空泡尾部的上飘变形,研究了航行过程中尾翼效率变化规律,建立了超空泡航行体非线性动力学模型.设计了基于输入输出精确线性化的鲁棒极点配置控制器,深度跟踪性能较好,不足之处是控制输入饱和问题和滑行力的不利影响.为解决输入饱和问题,设计了预测控制方法并通过约束航行体尾部和空泡壁的距离使尾部不与空泡壁相接触,避免了滑行力的出现,有利于减少摩擦阻力,提高了航行体的运动稳定性.     

硬件在环试验台整车状态跟随控制系统设计

为了实现用试验台模拟实车运动信号,在分析整车运动状态模拟装置工作原理的基础上,以汽车运动信号及其变化率为控制参数,设计了主环有限状态机控制器和伺服环电机控制系统,并安装在已搭建的硬件在环试验台上。在该硬件在环试验台上进行了典型工况台架试验,将安装于该试验台上的传感器采集的实际信号与目标信号进行了对比,结果表明了所设计的控制系统跟随控制效果的有效性。     

基于Bayes技术的小型无人直升机灰箱建模

高精度的动态模型是实现小型无人直升机高性能自主飞行控制的基础.给出了在灰箱建模框架下辨识小型无人直升机动态模型的系统性方法.在合理的假设下,将非线性机理运动方程简化并进行横、纵向解耦,在悬停点附近线性化得到横、纵向的参数化状态空间模型,以区间均匀分布的方式合理表达了待辨识参数的先验分布.将辨识问题构造成Bayes的极大后验（MAP）估计问题,并进一步转化为约束非线性优化问题,采用拟牛顿法求解.辨识步骤在离散时域中进行,利用sinch算法将连续时域的状态空间参数化问题映射到离散域.提出的小型无人直升机灰箱建模方法有效减少了对辨识实验的要求,获得的对象连续域状态空间模型具有良好的预报精度,并适用于控制器的设计.     

基于主动横摆力矩优化分配的车辆底盘集成控制

基于二自由度车辆模型设计了车辆底盘集成控制器,开发了基于二次规划法的主动横摆力矩优化分配算法。针对阶跃转向和单移线转向行驶两种典型工况进行了仿真试验。结果表明,所设计的底盘集成控制器具有良好的控制效果,能够明显地改善车辆的操纵稳定性;开发的主动横摆力矩优化分配算法能够充分利用各个执行机构,使得在主动转向角和主动制动压力等输入都较小的情况下,能获得较好的车辆操纵稳定性。     

Trajectory Simulation for Underwater Vehicle with Power-Lunched

The motion of combustion gas bubble produced by underwater ignition was developed based on Rayleigh-Plesset equation. Combining the bubble motion equation with the underwater launched vehicle motion equation in the longitudinal plane, a trajectory simulation model with power-launched was established. The hydrodynamic characteristics of underwater ignition at different depths and the trajectory analysis of the underwater vehicle with power-launched were given by simulation. The simulation results have a good agreement with experimental results, and show that the thrust peak caused by underwater ignition and the stable thrust both decrease slightly with the increase of the water depth, and the thrust peak will decline obviously by enlarging the initial radius of gas bubble; the thrust peak generated at the instant of ignition and the low-frequency oscillation of the stable thrust have no significant influence on the trajectory of underwater vehicle.     

分叉分析在水下高速运动体稳定控制中的应用

为保证水下高速运动体在水中能稳定地高速运动,使用分叉法分析运动体的运动稳定性和稳定运动的区域.对运动体受力和超空泡特性进行分析,利用Matlab/R2007a sirnulink仿真平台,建立了水下高速运动体纵向运动动力学模型的模块化仿真模型.采用分又分析法确定系统分叉点、模型稳定运动的区域和运动稳定性,并使用数值仿真验证.仿真结果证明,建立的水下高速运动体的纵向运动仿真模型符合运动体的实际运动规律,在分叉点处模型的运动特性产生突变,在指定区域内模型能够稳定运动.     

基于IMM-UKF的协同式车辆运动状态跟踪算法

为了提高车辆运动状态的跟踪精度,在路侧传感网信息融合的基础上,提出了一种改进的车辆运动状态估计方法.采用匀速直线运动模型和匀速转向运动模型建立了多模型的汽车行驶状态方程,利用马尔科夫链进行模型切换.同时引入无迹卡尔曼滤波算法,根据前一时刻的运动状态和当前观测值,对车辆行驶的运动状态参数进行估计.结果表明,改进的多模型数据融合算法与单模型相比,轨迹和速度跟踪误差分别降低了86.8%和78.6%,有效地提高了车辆运动状态跟踪的精度.